什么是方差(Variance)？

方差与范围一样，是与给定样本或总体的分布有关的统计量。它是通过将每个元素与平均值之差的平方相加，然后除以总体中元素的数量来计算给定总体的。总体越紧密地围绕平均值聚集，方差越低。方差分析可用于确定新配方肥料...

方差与范围一样，是与给定样本或总体的分布有关的统计量。它是通过将每个元素与平均值之差的平方相加，然后除以总体中元素的数量来计算给定总体的。总体越紧密地围绕平均值聚集，方差越低。

方差分析可用于确定新配方肥料与现有品种相比的成功率一个密切相关的统计量是标准差，它是方差的平方根。标准差在描述性统计中使用得更为频繁，因为它更直观，与平均值共享相同的单位。在正态分布中，这是经典的许多现象都有钟形分布曲线，超过95%的人口将处于平均值的两个标准差范围内。

当测试一种新肥料时，方差分析可用于农业方差是最有用的预测统计技术，如回归或方差分析（ANOVA）回归将一个变量建模为影响变量的一个或多个因素与方差之和，方差代表实际观测要素与其期望值之间的差异。例如，城市的建筑业就业可以建模为基准水平，再加上一年中的季节性调整，再加上对国民经济的调整，再加上方差，回归技术试图确定一个方差最小的模型，使预测的期望值在观测后有望接近观测值方差分析是临床试验中常用的一种对方差来源进行分类的统计技术，观察结果按实验中一个或多个感兴趣的因素进行分类，最小二乘法将方差分为随机误差、因子效应和交互效应，以确定一个或多个因素对变量的影响为目标。例如，一个正在测试一种新肥料的公司可能会使用一个方差分析实验，将作物产量作为研究变量，并考虑使用了哪些肥料和作物获得了多少降雨量。新肥料与其他肥料相比如何肥料将是实验中的一个因素效应；如果新肥料在标准降雨条件下的表现优于其竞争对手，但在强降雨条件下则不是，这将是一个相互作用效应的例子。

标准差它比方差更常用，因为它更直观，单位与平均数相同。